ソブリンAI時代の新戦略が開く日本企業の未来

ソブリンAIとは何か？　

ソブリンAI（Sovereign AI）とは、国家や企業が自国・自社のデータおよび技術基盤を使い、外部のクラウドサービスに依存せず独立して運用・管理するAIシステムのことです。「ソブリン」は「主権」を意味し、AIにおける主権を確立する考え方です。従来のクラウド型AIサービスとは異なり、ソブリンAIでは以下の特徴があります：

 

データ主権の確保：

データの所有権と管理権を自社が完全に掌握し、外部のクラウドやサービスプロバイダーに頼らず、国内の大規模データセンターや自社のサーバールームなどで一元管理することで、第三者にデータを預ける必要がありません。これにより、機密データの漏洩や不正利用のリスクを大幅に減らすことができます。

技術的自主性の確保：

AIシステムの運用や管理を外部のサービスプロバイダーに依存せず、独自の技術基盤を構築し、AIの開発から運用までを自律的に行うことで、技術の進化や変化に迅速に対応できます。

法的・倫理的遵守：

各国の法規制や倫理基準を遵守する設計により、データ保護法やプライバシー規制に適合した運用が可能になります。

 

なぜソブリンAIが重要なのか

現代のビジネス環境では、データセキュリティの重要性が増しています。特に、米国のクラウド上に日本の顧客データが保存された場合、米国のCLOUD Act（クラウド法）のような法律が適用されるリスクがあり、これは日本の法律や企業のセキュリティポリシーとは異なる形でデータがアクセスされる可能性を意味します。また、地政学的リスクにより世界情勢は混迷を深め、市場の不確実性が高まる中、企業はデータ主導のビジネスへの転換と、信頼でき、かつ安全にデータを活用できるインフラ整備の強化を図る必要があります。
 

ソブリンAIを実現するための要件

ソブリンAIの実現には、以下の6つの主要な側面があります：

 

1. 規制の理解

自国または地域のデータ主権要件を理解し、データがどのようにAIアルゴリズムの訓練に使用されるか、最終的なAIモデルがどのような出力を行うかまで視野に入れる必要があります。

2. AIインフラストラクチャの決定

希望するAIインフラストラクチャを決定し、オンプレミス環境での完全なデータ管理体制を構築する必要があります。

3. データ・レジデンシ・コントロールの実装

データを国内のデータセンターや自社のサーバールームで一元管理し、外部への流出を防ぐ仕組みを構築します。

4. データ・プライバシ・コントロールの設定

GDPRやHIPAAなどのコンプライアンス基準に準拠したデータ保護機能を実装します。

5. 法的統制の設定

各国の個人情報保護法やデータ保護規則に対応できる法的フレームワークを構築します。

6. AIスタックの保護

AIシステム全体のセキュリティを確保し、不正アクセスやサイバー攻撃から保護します。
 

ソブリンAI実現への壁、考慮事項

ソブリンAIの実現には、いくつかの重要な課題があります：
 

1. 高額な初期投資とランニングコスト

オンプレミス環境の構築には、サーバー設備投資、GPU等のハードウェア調達、導入・構築費用といった大きな初期コストが必要です。さらに、保守・メンテナンス費用、電気代・設備維持費、技術者人件費などの運用コストも継続的に発生します。

2. 技術人材の不足

AI技術の急速な進歩に対して、企業内での人材育成が追いついていないのが現状です。特に、データサイエンティストやAIエンジニアの不足は深刻で、熟練した人材の不在は、企業向けAIアプリケーションの最適な開発・実装につながらない可能性があります。

3. データ管理の複雑性

不適切なデータ管理は、企業のAIアプリケーションの有効性を著しく損ない、不正確で信頼性の低い機械学習モデルの開発につながります。ソブリンAI環境では、データのライフサイクル全体を自社で管理する構造化されたアプローチが求められます。

4. 不十分な技術インフラ

不十分な技術インフラは、パフォーマンスの問題、スケーラビリティの課題、高度な機械学習やAIモデルの実装における制限につながります。これは、エンタープライズAIアプリケーションの有効性を損ない、プロジェクトの失敗につながる可能性があります。

5. 組織的な課題

自社スタッフのAI能力と意識の不足、不明確な事業目的、リーダーシップの欠如なども、AIプロジェクトの進行において大きな障害となります。

ソブリンAI実現の最適解：Teradata AI Factory

こうした課題を解決するために登場したのが、Teradata AI Factoryです。これは、オンプレミス環境でAIを即時利用可能にする包括的なソリューションです。

 

Teradata AI Factoryの特徴は、以下の通りです：

1. オンプレミスで最新AI環境を実現

Teradata AI Factoryは、オンプレミス完結型のAI基盤として、CPU/GPUのAI実行環境、AIの学習や運用に必要となるデータを提供する、データ基盤を提供します。エージェント型AIがオンプレミス環境で、データ主権やコンプライアンス要件に対応しながら、スケーラブルに実行できる仕組みを提供します。

 

2. 高SLAなAIエージェント

Teradata AI Factoryは、オンプレミス環境として提供されますが、クラウドサービスと連携したハイブリッドクラウド環境も構築することが可能です。つまり、大規模言語モデル（LLM）と業務特化型の小規模言語モデル（SLM）を併用することで、高SLAと高コスト効率を実現できます。LLMは汎用的な利用ができる反面、コストが高く、レスポンスタイムが遅くなる場合がありますが、SLMは業務に特化することでコスト効率やSLAが高く、ハルシネーションも抑えられます。

 

3. コスト予測性の向上

Teradata AI Factoryは、オンプレミス環境のため、主な費用は初期導入と保守のみで、クラウド利用と異なり従量課金がなく、長期計画が立てやすく、利用者が増えてもランニングコスト増加の心配がありません。

 

また、技術的な特徴は下記の通りです：
 

1．    統合されたデータ基盤

Teradata AI Factoryは、AIアプリケーションに混在する構造化データと非構造化データの統合を実現するTeradata Enterprise Vector Storeを組み込んでいます。これにより、企業が保有する様々な形式のデータを効率的に活用できます。

 

2. NVIDIA連携による高性能

NVIDIAと協業により、Teradata AIマイクロサービスとNVIDIA AI Enterpriseを組み合わせることで、埋め込み、検索、再ランク付け、ガードレールを統合したRAGパイプライン機能を提供します。すべてのデータに対して自然言語でのクエリが可能になり、大規模なデータからより迅速に高度なインサイトを導き出せます。

 

3. 開発効率の向上

Teradata AI Factoryに搭載されるAI Workbenchが、Teradataが提供するライブラリや関数にアクセス可能なセルフサービス型ワークスペースを提供します。モデルライフサイクル管理、コンプライアンス、ワンクリックLLMデプロイメントが組み込まれており、JupyterHub、ModelOps、Airflow、Gitea、Devpiなどにより、デプロイメントを効率化します。

 

4. セキュリティと規制遵守

Teradata AI Factoryは、機密データを企業のオンプレミス環境内に保持することで、データ漏洩、知的財産権の喪失、規制遵守違反などの脆弱性を軽減します。GDPRやHIPAAなどのコンプライアンス基準に準拠しており、データ活用におけるプライバシー保護規制が厳しい業界に最適です。データをローカルで処理することで、より高いセキュリティと運用整合性を実現し、より多くの制御を求める組織に理想的なソリューションです。

 

まとめ：日本企業の未来を切り開くソブリンAI

ソブリンAIは、データ主権の確保と技術的自立により、日本企業がAIの恩恵を最大化するための重要な戦略です。その本質は、他者に依存しない形でAIを活用し、企業のデータプライバシーと安全保障を強化しながら、ビジネスの効率化と競争力向上を実現することにあります。

Teradata AI Factoryは、こうしたソブリンAIの理念を具現化する包括的なソリューションとして、日本の大手企業にとって最適な選択肢となります。オンプレミス環境での完全なデータ管理、予測可能なコスト構造、そして日本の法制度への完全準拠により、企業は安心してAI変革に取り組むことができます。

デジタル主権が国家戦略として重要視される今、Teradata AI Factoryは日本企業がグローバル競争で優位性を確保し、持続可能な成長を実現するための強力なパートナーとなるでしょう。企業の機密データを守りながら、最先端のAI技術を活用する新時代の扉を、Teradata AI Factoryと共に開いてみませんか。

Teradata AI Factoryにご興味をお持ちいただけましたら、日本テラデータ株式会社 マーケティング本部（Email: Marketing.JP@teradata.com ）までお問い合わせください。